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多元素Excel数据看板生成器

officecli-data-dashboard
iOfficeAI/OfficeCLI
258
本技能用于将原始CSV或表格数据，自动转换为专业、多元素的Excel数据看板。它会创建一个专用的“看板页”，作为用户打开文件时的主要视图。功能包括公式驱动的KPI指标卡、关联图表、折线图和语义条件格式，非常适用于生成高管、分析或绩效看板，确保用户能立即看到核心分析结果。
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本体术语解析与校验

ontology-term-resolution
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
365
用于将自由文本的科学术语准确解析为标准化的本体术语ID（CURIE），并对现有的ID进行权威校验。它适用于元数据整理、数据库提交等场景，确保生物学数据的术语标识是当前有效、正确且非过时的，从而保障大型科学数据集的质量。
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组织科学数据分析与报告规范

orgsci-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
372
本指南为组织科学领域提供了一套全面的数据分析和报告标准。它涵盖了从定性研究的“可信度”构建，到定量研究的模型选择与检验，再到计算和形式模型的透明化报告。目标是确保无论采用何种方法，分析结果都能达到最高级别的学术严谨性和可复现性，支持机制证据的推论。
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运筹学计算研究与可复现性

ors-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
425
这是一份关于运筹学（OR）论文计算研究的指南，指导作者如何设计严谨的实验，包括选择标准基准、处理随机输出的统计学要求（如置信区间）。核心目标是确保所有代码和数据都能按照期刊要求进行完全可复现的报告。
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运筹学模型与理论构建

ors-theory-development
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
402
本技能指导用户如何将实际问题转化为严谨的运筹学（OR）数学模型。涵盖了优化、随机过程、模拟等模型的构建，并指导如何按照学术规范（定理、命题等）层次化地陈述和论证研究结果，确保模型的严谨性和学术发表的适用性。
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运筹学主题选择与领域匹配指南

ors-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
407
本指南旨在帮助研究人员判断其研究问题是否构成符合运筹学（OR）或管理科学（MS）的严格方法论贡献。它提供了全面的“OR适用性测试”，涵盖了方法的新颖性、数学严谨性（如定理、证明）和对OR领域的意义。此外，它还指导用户根据核心内容选择最合适的期刊编辑领域。
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研究论文结构化导入与知识库构建

ov-add-paper
volcengine/OpenViking
328
这是一个用于将原始研究论文（PDF或URL）自动化导入OpenViking知识库的专业工具。它执行完整的结构化流程：深度内容读取、生成ARA风格的知识图谱目录、进行严格验证，最后使用`ov add-resource`命令将结构化的资源提交到知识库中。适用于需要系统化、结构化管理学术研究成果的场景。
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传感系统实证评估设计指南

percom-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
248
本指南为传感器系统（如活动识别）提供了严谨的实证评估设计和审计框架。它强调了采用跨受试者测试、使用真实人类受试者数据、报告事件级指标（如Macro-F1）来确保结果的可靠性。内容覆盖了从避免数据泄露到构建公平基线，旨在帮助研究人员建立经得起学术质疑、具有高度可信度的实验证据链。
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PerCom研究论文评审流程指南

percom-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
312
本指南详细介绍了PerCom学术会议的论文评审流程模型。内容覆盖双盲评审、三位TPC成员评估、早期拒绝机制和有界反驳阶段。文章旨在指导作者了解如何在这一单轮、无修改周期的学术环境中撰写和优化论文，并明确区分其与期刊投稿流程的差异。
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数据与代码可用性指南

pnas-data
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
144
本指南详细介绍了学术出版物中对研究数据和分析代码的最高可用性标准。它指导用户如何将原始数据（序列、结构、数据集）和代码上传至指定的公共存档库（如GEO, Zenodo），并获取永久识别码（DOI/登录号），以确保研究成果的高度可重复性和透明度。
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PNAS科学图件排版与规范

pnas-figures
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
412
本指南是一份全面的科学图件提交检查表，用于指导研究人员优化和定稿提交给PNAS的图表。它涵盖了从最佳列宽尺寸、最小字体要求、数据点展示（包括n值）、颜色可访问性到数据完整性等多个关键维度，确保您的图表符合顶级学术期刊的发表标准。
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科学研究报告与可重复性标准

pnas-statistics
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
378
本指南基于顶级期刊（如PNAS）的要求，详细阐述了科学报告的严谨标准。它指导用户如何超越单纯的P值报告，必须包含效应大小、置信区间、样本量依据、生物学/技术重复区分，并确保分析代码和数据的可重复性，以提高研究结果的可信度。
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